dinsdag 29 november 2016

Stress



Dr. Gabor Maté vertelt over hoe stress uit de kindertijd van invloed kan zijn op de gezondheid.

14501 Views


zaterdag 26 november 2016

Onderzoek 2


Family income, parental education and brain structure in children and adolescents.
Noble KG, Houston SM, Brito NH, Bartsch H, Kan E, Kuperman JM, Akshoomoff N, Amaral DG, Bloss CS, Libiger O, Schork NJ, Murray SS, Casey BJ, Chang L, Ernst TM, Frazier JA, Gruen JR, Kennedy DN, Van Zijl P, Mostofsky S, Kaufmann WE, Kenet T, Dale AM, Jernigan TL, Sowell ER.



Abstract 
Socioeconomic disparities are associated with differences in cognitive development. The extent to which this translates to disparities in brain structure is unclear. We investigated relationships between socioeconomic factors and brain morphometry, independently of genetic ancestry, among a cohort of 1,099 typically developing individuals between 3 and 20 years of age. Income was logarithmically associated with brain surface area. Among children from lower income families, small differences in income were associated with relatively large differences in surface area, whereas, among children from higher income families, similar income increments were associated with smaller differences in surface area. These relationships were most prominent in regions supporting language, reading, executive functions and spatial skills; surface area mediated socioeconomic differences in certain neurocognitive abilities. These data imply that income relates most strongly to brain structure among the most disadvantaged children.

 

Met Gogle translate:

Gezinsinkomen, opleiding van de ouders en de structuur van de hersenen bij kinderen en adolescenten.
Abstract 
Sociaal-economische verschillen zijn in verband met de verschillen in de cognitieve ontwikkeling. De mate waarin dit vertaalt verschillen in hersenstructuur onduidelijk. We hebben onderzocht de relaties tussen sociaal-economische factoren en de hersenen morfometrie, onafhankelijk van genetische afkomst, onder een cohort van 1099 normaal ontwikkelende personen tussen de 3 en 20 jaar oud. Inkomen werd logaritmisch geassocieerd met de hersenen oppervlak. Onder kinderen uit gezinnen met lagere inkomens, werden kleine verschillen in inkomen in verband met relatief grote verschillen in oppervlakte, dat onder kinderen uit hogere inkomens, werden stappen soortgelijke baten in verband met kleinere verschillen in oppervlakte. Deze relaties waren het meest prominent in de regio's ter ondersteuning van taal, lezen, executieve functies en ruimtelijke vaardigheden; oppervlakte gemedieerde sociaal-economische verschillen in bepaalde neurocognitieve vaardigheden. Deze gegevens impliceren dat de inkomsten betreft het sterkst op hersenstructuur van de meest kansarme kinderen.)



Parent Education is Linearly Associated with Cortical Surface Area (N=1099) 

A. Multiple regression showed that, when adjusting for age, age2, scanner, sex, and genetic ancestry, parental education was significantly associated with children’s cortical surface area in a number of regions. B. Left hemisphere regions included the left superior, middle, and inferior temporal gyri, inferior frontal gyrus, orbito frontal gyrus and the precuneus. Right hemisphere regions included the middle temporal gyrus, inferior temporal gyrus, supramarginal gryus, middle frontal gyrus and superior frontal gyrus. Bilateral regions included the fusiform gyrus, temporal pole, insula, superior frontal gyrus, medial frontal gyrus, the cingulate cortex, inferior parietal cortex, lateral occipital cortex, and postcentral gyrus. Maps are thresholded at p <. 05 (FDRcorrection).

 

Met Gogle translate:

Ouders Onderwijs is lineair geassocieerd met corticale Oppervlakte (N = 1099)
A. Meervoudige regressie bleek dat bij aanpassing voor leeftijd, ouderdom2, scanner, geslacht en genetische voorgeslacht, oudereducatie was significant geassocieerd met kinderbad corticale oppervlak in een aantal gebieden. B. linkerhersenhelft regio's opgenomen links superieur, midden en inferieure temporale gyri, inferieure frontale gyrus, orbito-frontale gyrus en de precuneus. Rechterhersenhelft regio onder meer de middelste temporale gyrus, inferieure temporale gyrus, supramarginale gryus, midden frontale gyrus en superieure frontale gyrus. Bilaterale regio onder meer de fusiform gyrus, tijdelijke pole, insula, superior frontale gyrus, mediale frontale gyrus, de cingulate cortex, inferieure pariëtale cortex, laterale occipital cortex en gyrus postcentralis. Kaarten zijn thresholded bij p <. 05 (FDR correctie).

 



Family Income is Logarithmically Related to Cortical Surface Area (N=1099) 

A. Multiple regression showed that, when adjusting for age, age2, scanner, sex, and genetic ancestry, family income was significantly logarithmically associated with children’s total cortical surface area, such that the steepest gradient was present at the lower end of the income spectrum (β = −0.19; p = 0.004). Income data are presented here on the untransformed scale, fitted with a logarithmic curve, to enable visualization of this asymptotic relationship. This differential rate of change is visualized with the brain maps, where the steepest change in cortical surface area per unit income is visualized with warm colors and the shallowest change in cortical surface area per unit income is visualized with cool colors. B. When adjusting for age, age2, scanner, sex, and genetic ancestry, ln(family income) was significantly associated withsurface area in widespread regions of children’s bilateral frontal, temporal and parietal lobes. Relationships were strongestin bilateral inferior temporal, insula and inferior frontal gyrus, and in the right occipital and medial prefrontal cortex. C. When adjusting for age, age2, scanner, sex, genetic ancestry, and parent education, ln(family income) was significantly associated with surface area in a smaller number of regions including bilateral inferior frontal, cingulate, insula, and inferior temporal regions and in the right superior frontal and precuneus cortex. Maps are thresholded at p < .05 (FDR correction). More stringent FDR correction thresholds of .01 and .001 are shown in Supplementary Fig. 1a–c.

Met Gogle translate:

Gezinsinkomen Logaritmisch Gerelateerd aan Corticale Oppervlakte (N = 1099)
A. Meervoudige regressie bleek dat bij aanpassing voor leeftijd, ouderdom2, scanner, geslacht en genetische voorgeslacht, werd gezinsinkomen significant logaritmisch verband met totale corticale oppervlakte kinderen, zodat de steilste helling bij het ondereinde van de inkomsten spectrum was (β = -0,19; p = 0,004). Inkomensgegevens worden hier gepresenteerd op de getransformeerde schaal, uitgerust met een logaritmische curve, tot weergave van deze asymptotische relatie mogelijk te maken. Dit verschil snelheid van verandering wordt gevisualiseerd met de hersenen kaarten, waar de steilste verandering in de corticale oppervlak per eenheid inkomen wordt gevisualiseerd met warme kleuren en de ondiepste verandering in de corticale oppervlak per eenheid inkomen wordt gevisualiseerd met koele kleuren. B. Bij correctie voor leeftijd, ouderdom2, scanner, geslacht en genetische afkomst, ln (gezinsinkomen) was significant geassocieerd met een oppervlak in wijdverspreide regio's van de kinderen bilaterale frontale, temporale en pariëtale kwabben. Relaties waren het sterkst in de bilaterale inferieure temporale, insula en inferieure frontale gyrus, en in de juiste occipitale en de mediale prefrontale cortex. C. Wanneer correctie voor leeftijd, ouderdom2, scanner, geslacht, genetische afkomst en ouder onderwijs, ln (gezinsinkomen) was significant geassocieerd met een oppervlak in een kleiner aantal regio's, waaronder de bilaterale inferieure frontale, cingulate, insula en inferieure temporale regio's en in de rechter superieure en frontale cortex precuneus. Kaarten zijn thresholded bij p <0,05 (FDR correctie). Strengere FDR correctie drempels van 0,01 en 0,001 worden getoond in Aanvullende Fig. 1a-c.)

14472 Views